MongoDB高级索引优化技巧与使用指南

请先看下面这个 MongoDB 文档集合（users）示例：

{
   "address": {
      "city": "Los Angeles",
      "state": "California",
      "pincode": "123"
   },
   "tags": [
      "music",
      "cricket",
      "blogs"
   ],
   "name": "Tom Benzamin"
}

该示例文档同时包含了 address 子文档以及 tags 数组字段。

索引数组字段

假设我们需要根据标签来查询用户数据，那么就应该为集合中的 tags 数组字段创建索引。

在 MongoDB 中，为数组字段建立索引时，并不是把整个数组作为一个值进行索引，而是会对数组中的每一个元素分别建立索引。也就是说，当对数组 tags 创建索引后，music、cricket、blogs 这些元素都会各自进入索引，从而提升数组字段查询性能。

可以使用下面的命令创建数组索引：

>db.users.ensureIndex({"tags":1})

索引创建完成后，就可以按如下方式查询集合中的 tags 字段：

>db.users.find({tags:"cricket"})

如果想确认查询是否命中了索引，可以使用 explain 命令进行分析：

>db.users.find({tags:"cricket"}).explain()

如果执行结果中显示 "cursor" : "BtreeCursor tags_1"，则说明当前查询已经成功使用了该索引。

索引子文档字段

如果需要通过 city、state、pincode 等字段来检索文档，关键点在于这些字段都位于 address 子文档内部。因此，建立索引时不能只针对顶层文档，而应直接对子文档字段创建索引，这样才能有效提升 MongoDB 查询效率。

为子文档中的这三个字段创建复合索引，命令如下：

>db.users.ensureIndex({"address.city":1,"address.state":1,"address.pincode":1})

创建好索引之后，我们就可以基于子文档字段进行数据检索：

>db.users.find({"address.city":"Los Angeles"})   

查询条件的书写顺序不一定要与复合索引中的字段顺序完全一致，MongoDB 会在一定程度上自动进行查询优化。因此，上面创建的索引同样支持下面这种查询方式：

>db.users.find({"address.state":"California","address.city":"Los Angeles"}) 

此外，它也支持如下更完整的子文档组合查询：

>db.users.find({"address.city":"Los Angeles","address.state":"California","address.pincode":"123"})